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黑龍江省農(nóng)業(yè)擔保公司的現(xiàn)狀及績效評價

2018-10-21 11:25常曉旭
科技信息·中旬刊 2018年5期
關(guān)鍵詞:績效評價

摘要:本文介紹了黑龍江省2016年農(nóng)業(yè)擔保類公司現(xiàn)狀,并用DEAP數(shù)據(jù)包絡分析法對2016年黑龍江省34家從事農(nóng)業(yè)貸款擔保的擔保公司進行了DEAP績效測評,發(fā)現(xiàn)依然有18家擔保公司的運行績效很不理想,亟待改進,并且發(fā)現(xiàn)提供農(nóng)業(yè)貸款擔保的擔保公司的代償損失率明顯高于同期的擔保業(yè)代償損失水平,這說明擔保公司在要求反擔保的經(jīng)營模式下績效并不理想?;诖?,作者為黑龍江省農(nóng)業(yè)擔保類公司提出如干意見,希望可以改善此類擔保公司的經(jīng)營績效。

關(guān)鍵詞:農(nóng)業(yè)擔保公司;代償損失率;反擔保;績效評價

一 黑龍江省農(nóng)業(yè)擔保公司的現(xiàn)狀

截止至2016年末,黑龍江省共286家擔保公司,其中加上財政部控股96%股份的黑龍江省農(nóng)業(yè)信貸擔保公司在內(nèi)共34家從事今年農(nóng)業(yè)貸款擔保的公司。2015年初,農(nóng)業(yè)擔保在保余額合計929.99億元,解除責任456.69億元,其中擔保貸款責任解除(指擔保公司不承擔擔保責任)有三種情況:一是在擔保期限內(nèi)擔保方債權(quán)人債務人三方協(xié)商解除擔保責任,二是債務人還清該筆貸款本息,同時該筆擔保貸款責任隨之解除,三是擔保到期。期初在保余額減解除責任額,即期末在保余額。2015年末,農(nóng)業(yè)擔保在保余額(擔保責任余額)合計473.30億。全年共發(fā)生代償9.34億元,擔保代償率為代償額與已解除擔保額的比值,計算為1.98%;發(fā)生代償損失840.6萬元,擔保代償損失率是代償額損失額與代償額的比值,計算為0.090%。其中代償損失額指代償額與代償回收額的差。全省農(nóng)業(yè)擔保類公司共惠及410.5萬戶,客戶平均融資成本為5.45%。2015年末全省農(nóng)業(yè)貸款為1267億元,而涉農(nóng)貸款為5767億元,其中農(nóng)業(yè)擔保貸款在保余額占農(nóng)業(yè)貸款的比例為 37.35%。

二 績效評價模型的選擇及樣本數(shù)據(jù)的來源

2.1 DEA數(shù)據(jù)包絡分析法

本文選用的規(guī)模報酬不變(CRS)和規(guī)模報酬可變(VRS)模型是DEA模型中的兩個最基本的模型。CRS 模型的最重要假設(shè)條件是規(guī)模不變,它的作用是評價一個融資擔保機構(gòu)的整體的運行績效。測評績效的可以運行的條件之一就是假設(shè)融資擔保機構(gòu)持續(xù)經(jīng)營,因而,VRS模型假設(shè)融資擔保機構(gòu)的規(guī)模是可變的,在這一條件下,將 CRS 模型中測得的效率值表示為規(guī)模效率和純技術(shù)效率的乘積值,即:綜合效率 = 規(guī)模效率 × 純技術(shù)效率,純技術(shù)效率表示的是剔除了規(guī)模影響之后的效率。

2.2評價指標的選取及樣本數(shù)據(jù)來源

本章選擇實收資本,員工人數(shù),固定資產(chǎn)作為投入指標,選擇累計總擔保額,營業(yè)收入,利潤總額,融資擔保放大倍數(shù)作為產(chǎn)出指標。本文收集了黑龍江省 34家農(nóng)業(yè)擔保機構(gòu)的相關(guān)數(shù)據(jù),以2016年為考察期,樣本數(shù)據(jù)由公司年度報告、信用評級報告整理而得。

三 實證結(jié)果分析

本文采用DEAP 2.1 軟件對34家黑龍江省的農(nóng)業(yè)擔保公司進行了績效評價,得出以下結(jié)論:第一,34家農(nóng)業(yè)擔保公司中有5家綜合效率已經(jīng)達到了 1。綜合效率達到1 時,代表該公司經(jīng)營良好,績效優(yōu)良。11 家綜合效率在0.5和1 之間,代表 績 效可以通過改進后提高。有18家綜合效率沒有達到0.5,表明這些公司運行效率很低,亟需改進。第二,從純技術(shù)效率角度,7 家農(nóng)業(yè)擔保公司的純技術(shù)效率為 1,表示這些公司有良好的公司治理水平,其他27家公司的純技術(shù)效率不足1,說明這些公司可能在人才激勵機制和管理機制等管理方面需要改進。第三,從規(guī)模效率角度,5家農(nóng)業(yè)擔保公司的規(guī)模效率達到1。27家農(nóng)業(yè)擔保公司的規(guī)模報酬呈遞增趨勢,說明大多數(shù)公司有良好的發(fā)展態(tài)勢,需要調(diào)整產(chǎn)出和投入來改善績效。5家農(nóng)業(yè)擔保公司的規(guī)模報酬不變,表明這些公司的經(jīng)營規(guī)模與技術(shù)水平匹配較好;2家公司規(guī)模報酬遞減說明由于經(jīng)營規(guī)模與技術(shù)水平的不匹配問題,并未達到規(guī)模經(jīng)濟。

農(nóng)業(yè)擔保業(yè)存在的主要問題:第一,農(nóng)戶融資成本過高,限制了農(nóng)業(yè)貸款的獲得。農(nóng)業(yè)擔保費和貸款利息都要農(nóng)戶自己承擔,兩種費率加起來至少要5.45%,除此之外,農(nóng)戶還要向擔保公司提供反擔保,還有辦理貸款手續(xù)的誤工費用和協(xié)商費用。如果銀行的貸款利率提高,農(nóng)戶的成本將遠不止這些。如此看來,農(nóng)戶的貸款成本是非常高的。農(nóng)戶通過擔保公司取得貸款的成本高于從銀行直接貸款的成本,這主要是由于擔保公司收取擔保費,并且要求農(nóng)戶提供反擔保,反擔保不易計算貨幣成本這里不予討論。第二,農(nóng)業(yè)擔保公司的代償損失比率較高。盡管擔保公司收取了較高的費率,又要求農(nóng)戶提供反擔保,但是由于農(nóng)業(yè)本身屬于低收入,高風險行業(yè),生產(chǎn)周期普遍較長,資金周轉(zhuǎn)緩慢,擔保公司的績效并不理想。第三,農(nóng)業(yè)擔保貸款占農(nóng)業(yè)貸款的比重并不高。農(nóng)業(yè)貸款包括以下幾種:1是郵儲銀行小額貸款,這類貸款要求自然人保證或者是聯(lián)保,最高可貸款5萬元。不需要通過擔保公司。2是 農(nóng)業(yè)銀行農(nóng)民小額貸款。農(nóng)行的農(nóng)戶貸款一般不存在信用形式這種途徑,而保證、抵押、質(zhì)押、農(nóng)戶聯(lián)保等方式是被允許的。3是信用社個人小額信用貸款。通常只有額度比較小的貸款才能用這種方式發(fā)放,額度一般不超過3萬元。當農(nóng)村信用社接收到申請以后,會根據(jù)專門的系統(tǒng)對申請者的信用等級進行級別測評,然后給申請者發(fā)放相應信用等級的信用貸款限額。不需要通過擔保公司。4是信用社農(nóng)民聯(lián)保貸款。這種模式是三五戶農(nóng)民相互約定組成聯(lián)保小組,并承諾為彼此貸款擔保。這種情況下的貸款額度通常比個人信用貸款額度稍微高一些。不需要通過擔保公司。5是農(nóng)民專業(yè)合作社及其社員貸款。農(nóng)民專業(yè)合作社貸款采取的是保證、抵押或質(zhì)押等這一類的擔保方式,農(nóng)民專業(yè)合作社成員貸款采取在農(nóng)戶聯(lián)保、互助金擔保、農(nóng)民專業(yè)合作社擔保中選兩種或三種組合的擔保方式。也就是說,農(nóng)戶取得貸款,并不是一定要通過擔保公司,取得貸款有多種途徑。但是農(nóng)戶對擔保還是有很大需求的。所以農(nóng)業(yè)擔保公司的擔保市場大,但是有效需求因為成本過高等原因并不是很大。

四 改進擔保公司績效的一些建議

第一,農(nóng)業(yè)的低收入,高風險是他本身的自然屬性,如果擔保公司試圖通過提高擔保費率,要求抵押物來控制農(nóng)業(yè)擔保貸款給擔保公司帶來的風險,只能是造成農(nóng)戶需要擔保,卻對高昂的借貸成本望而卻步,這并不利于農(nóng)業(yè)整體的發(fā)展。擔保公司相轉(zhuǎn)移從銀行獲得的風險,卻不一定用要求反擔保的辦法,期貨市場一直是為人們規(guī)避風險的好工具,擔保公司可以打包某年度為種植某種農(nóng)作物的農(nóng)戶提供的所有貸款擔保,并在此種植物收入銳減的假設(shè)下用一些以此種類作物相對應的糧食的期貨合約,或者與生物能源相對應的傳統(tǒng)能源--石油期貨,通過套期保值的手法來對沖掉農(nóng)業(yè)收入銳減的風險。第二,因為我國和印度在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),農(nóng)業(yè),教育業(yè)等方面有很多相似指出,所以我們可以借鑒印度對農(nóng)業(yè)貸款的做法,如:自助團體聯(lián)系計劃與微額信貸。第三,我國應大力健設(shè)農(nóng)村信貸保險機制,并且逐步完善農(nóng)業(yè)保險等相關(guān)法律體系。第四,成立聯(lián)戶擔保小組,這個小組是由有共同借款需求的農(nóng)戶組成,聯(lián)保小組內(nèi)的任意成員都對借款人的債務承擔連帶保證責任。

參考文獻:

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作者簡介:

常曉旭(1993.02-),女,黑龍江省寧安市,金融學碩士在讀,金融工程方向

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